Hands-on Text Mining and Analytics

Universidade Yonsei

Informações sobre o curso

6,024 visualizações recentes

This course provides an unique opportunity for you to learn key components of text mining and analytics aided by the real world datasets and the text mining toolkit written in Java. Hands-on experience in core text mining techniques including text preprocessing, sentiment analysis, and topic modeling help learners be trained to be a competent data scientists. 
Empowered by bringing lecture notes together with lab sessions based on the y-TextMiner toolkit developed for the class, learners will be able to develop interesting text mining applications.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 13 horas para completar

Inglês

Legendas: Francês, Português (Brasil), Chinês (simplificado), Russo, Inglês, Espanhol

Instrutores

Min Song

Professor

Library & Information Technology

12,236 aprendizes

1 Curso

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 13 horas para completar

Inglês

Legendas: Francês, Português (Brasil), Chinês (simplificado), Russo, Inglês, Espanhol

oferecido por

Universidade Yonsei

Yonsei University was established in 1885 and is the oldest private university in Korea.

Yonsei’s main campus is situated minutes away from the economic, political, and cultural centers of Seoul’s metropolitan downtown. Yonsei has 3,500 eminent faculty members who are conducting cutting-edge research across all academic disciplines. There are 18 graduate schools, 22 colleges and 133 subsidiary institutions hosting a selective pool of students from around the world. Yonsei is proud of its history and reputation as a leading institution of higher education and research in Asia.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana

Semana 1

2 horas para concluir

Course Logistics and the Text Mining Tool for the Course

2 horas para concluir

4 vídeos (Total 53 mín.), 1 leitura, 1 teste

4 videos

1.1 Description of the course including the objectives and outcomes14min

1.2 Explanations of the y-TextMiner package and the datasets9min

1.3 How-to-do: workspace installation and setup15min

1.4 How-to-use: the y-TextMiner package (download it at http://informatics.yonsei.ac.kr/yTextMiner/yTextMiner1.2.zip)13min

1 leituras

What is Text Mining?10min

Semana

Semana 2

2 horas para concluir

Text Preprocessing

2 horas para concluir

5 vídeos (Total 67 mín.), 1 leitura, 1 teste

5 videos

2.1 Description of possible project ideas10min

2.2 What is text mining?10min

2.3 Description of preprocessing techniques11min

2.4 How-to-do: normalization including tokenization and lemmatization20min

2.5 How-to-do: N-Grams14min

1 leituras

Text Preprocessing10min

Semana

Semana 3

2 horas para concluir

Text Analysis Techniques

2 horas para concluir

6 vídeos (Total 62 mín.), 2 leituras, 1 teste

6 videos

3.1 Description of stopword removal, stemming, and POS tagging12min

3.2 Explanations of named entity recognition11min

3.3 Explanations of dependency parsing8min

3.4 How-to-do: stopword removal and stemming14min

3.5 How-to-do: NER and POS Tagging6min

3.6 How-to-do: constituency and dependency parsing9min

2 leituras

Stemming and Lemmatization10min

Named Entity Recognition10min

Semana

Semana 4

2 horas para concluir

Term Weighting and Document Classification

2 horas para concluir

5 vídeos (Total 52 mín.), 2 leituras, 1 teste

5 videos

4.1 Explanations of TF*IDF9min

4.2 Explanations of document classification11min

4.3 Explanations of sentiment analysis9min

4.4 How-to-do: computation of tf*idf weighting10min

4.5 How-to-do: classification with Logistic Regression11min

2 leituras

Text Classification10min

TF-IDF10min

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Is financial aid available?
Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro aos alunos que não podem pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Você será solicitado a preencher um formulário e será notificado se for aprovado. Saiba mais.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.

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